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2026年1月29日（木）に、スピーダが主催して行われた「なぜ今、企業経営にとって「知財」が生存戦略なのか- 資本市場を動かす価値創造ストーリー -」は、菊地 修 氏（知財・無形資産ガバナンス協会 理事長）、松島 憲之 氏（三菱UFJリサーチ＆コンサルティング株式会社 委嘱アドバイザー、Alphaterra Advisory シニア・エグゼクティブ・アドバイザー）が、非常にわかりやすく話されており、参考になりました。 セミナーでは、デフレからインフレへの経済転換や経済安全保障といった背景を踏まえ、企業の生存戦略として知的財産・無形資産が果たす重要性を解説しています。専門家の菊地修氏と松島典行氏を招き、投資家の視点から見た知財の評価基準や、人的資本と連動した価値創造ストーリーの構築について具体的な事例を交えて議論しています。特に、経営層や知財部門がどのようにガバナンスを効かせ、資本市場へ企業の強みを効果的に開示・伝達すべきかという実践的な指針を示しています。さらに、生成AIの活用が知財実務や付加価値の創出に与える影響についても触れ、未来を見据えた経営の在り方を提示しています。 内容を生成AI（NotebookLM）でインフォグラフィック、スライド資料にさせました。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 なぜ今、企業経営にとって「知財」が生存戦略なのか - 資本市場を動かす価値創造ストーリー - 2026年1月29日（木）11:00～12:15 https://jp.ub-speeda.com/seminar/20260129_iprd/ Why “Intellectual Property” Is Now a Survival Strategy for Corporate Management On Thursday, January 29, 2026, Speeda hosted the seminar “Why ‘Intellectual Property’ Is Now a Survival Strategy for Corporate Management — Value Creation Stories That Move the Capital Markets.” The session, featuring Mr. Osamu Kikuchi (Chairman, Intellectual Property & Intangible Assets Governance Association) and Mr. Noriyuki Matsushima (Commissioned Advisor, Mitsubishi UFJ Research & Consulting; Senior Executive Advisor, Alphaterra Advisory), was extremely clear and informative. The seminar explained the critical role that intellectual property and intangible assets play as corporate survival strategies, set against the backdrop of the economic shift from deflation to inflation and growing concerns over economic security. Inviting experts Mr. Osamu Kikuchi and Mr. Noriyuki Matsushima, the discussion explored—through concrete examples—how investors evaluate intellectual property and how companies can build value-creation stories linked with human capital. In particular, the speakers offered practical guidance on how top management and IP departments should exercise effective governance and disclose and communicate corporate strengths to the capital markets. The seminar also touched on the impact of leveraging generative AI on IP practices and value creation, presenting a forward-looking vision of corporate management. The content was transformed into infographics and slide materials using generative AI (NotebookLM). Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please review the materials with this understanding.
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2026年1月26日に、株式会社情報機構から書籍「生成AIによる知財業務効率化と活用の手引き」が出版されました。
この書籍は、生成AIの登場により、知的財産業務は大きな転換点を迎えている中、「業務効率化に使えるのか？」「法的リスクはどうクリアするのか？」「他社はどう動いているのか？」――そんな知財実務家・研究開発者が抱える疑問に対し、総勢30名の専門家（弁理士、弁護士、企業知財部、AIベンダー）が、具体的な「解」を提示する書籍として、生成AIの「誇張された可能性」ではなく、特許調査や明細書作成、翻訳といった「実務の現場でどう使えるか」に焦点を当てた、非常に実践的な内容です。 昨年10月現在の原稿なので、Gemini 3 proやChatGPT 5.2などの最新モデルの情報がありませんが、基本的な考え方や実践例が参考になります。 （私も、「第３章 知財業務各シーンにおける生成AI活用手法」の「第１節 知財戦略策定業務における生成AI活用」を執筆しました。） 生成AIによる知財業務効率化と活用の手引き＜書籍版／書籍＋PDF版（ＣＤ－ＲＯＭ）＞ https://johokiko.co.jp/publishing/BC260101.php Book: A Practical Guide to Improving Efficiency and Utilizing Generative AI in Intellectual Property Operations On January 26, 2026, Information Mechanism Co., Ltd. published the book A Practical Guide to Improving Efficiency and Utilizing Generative AI in Intellectual Property Operations. As the emergence of generative AI marks a major turning point for intellectual property work, this book addresses the key questions faced by IP practitioners and R&D professionals—such as: Can generative AI really be used for operational efficiency? How can legal risks be managed? What are other companies doing? In response to these concerns, a total of 30 experts—including patent attorneys, lawyers, corporate IP professionals, and AI vendors—offer concrete “answers.” Rather than focusing on the “hyped potential” of generative AI, the book takes a highly practical approach, concentrating on how generative AI can actually be used in real-world practice, such as patent searches, patent specification drafting, and translation. Because the manuscript was finalized as of October last year, it does not cover the latest models such as Gemini 3 Pro or ChatGPT 5.2. However, the fundamental concepts and practical case studies presented remain highly instructive. (I also contributed to this book as the author of Chapter 3: Methods for Utilizing Generative AI in Various IP Work Scenarios, specifically Section 1: Utilizing Generative AI in Intellectual Property Strategy Formulation.) 2026年1月23日Alibaba Cloudが推論特化のAIモデル「Qwen3-Max-Thinking」を公開、1月27日にはMoonshot AIが「Kimi K2.5」を公開しました。いずれも「GPT-5.2」や「Gemini 3 Pro」を凌ぐと主張し、年明け早々に中国勢のフラッグシップモデルが登場したことになります。「Qwen3-Max-Thinking」と「Kimi K2.5」は、いずれも「推論モデル＋ツール＋エージェント」を組み合わせて、実務な性能を強くアピールしており、生成AIの競争軸を変えようとしているようです。 生成AIに、「Qwen3-Max-Thinking」、「Kimi K2.5」、および、米国勢の動向予測について深堀分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Pushing Qwen3-Max-Thinking Beyond its Limits https://qwen.ai/blog?id=qwen3-max-thinking Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence https://www.kimi.com/blog/kimi-k2-5.html Chinese Models Claim to Outperform “GPT-5.2” and “Gemini 3 Pro” On January 23, Alibaba Cloud released its reasoning-focused AI model “Qwen3-Max-Thinking,” followed by Moonshot AI’s release of “Kimi K2.5” on January 27. Both models claim to outperform “GPT-5.2” and “Gemini 3 Pro,” marking the early-year debut of flagship Chinese models. Both Qwen3-Max-Thinking and Kimi K2.5 strongly emphasize practical, real-world performance by combining reasoning models, built-in tools, and agent capabilities, suggesting an attempt to redefine the competitive landscape of generative AI. I conducted an in-depth analysis using generative AI on Qwen3-Max-Thinking, Kimi K2.5, and the projected trends of U.S.-based players. The results were then converted into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the findings and analyses generated by AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and should therefore be reviewed with appropriate caution. 企業価値において無形資産が占める割合が激増する中、知的財産を経営資源として価値を可視化する手法が求められ、検討が進められています。 同一技術分野で引用の上位5%に入る「重要特許（MPS）」が、短期的な収益よりも将来の企業価値（株価）と強く相関するという実証研究の結果、世界的な指標となっているPatent Asset Index、日本独自のYKS手法など、特許の質や独占力を測る多様なKPIが提案されています。 知財評価と企業業績の連動に関して生成AIに深掘分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 重要特許が企業の財務データに及ぼす影響の一考察 http://fdn-ip.or.jp/files/ipjournal/vol24/IPJ24_26_38.pdf 特許が企業の業績へ与える影響－IPジャーナル『重要特許が企業の財務データに及ぼす影響の一考察』－ https://note.com/anozaki/n/ndaf0877cc03b Linking Intellectual Property Valuation with Corporate Performance As intangible assets now account for an ever-increasing share of corporate value, there is growing demand for methodologies that visualize and quantify intellectual property as a strategic management resource, and active discussion is underway in this area. Empirical research has shown that “Important Patents (MPS),” defined as patents ranked in the top 5% by citation frequency within the same technical field, correlate more strongly with future corporate value (stock prices) than with short-term earnings. In response, a variety of KPIs for measuring patent quality and exclusivity have been proposed, including globally recognized indicators such as the Patent Asset Index, as well as Japan-specific approaches such as the YKS method. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of the relationship between intellectual property valuation and corporate performance. The results were further converted into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the findings derived from generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and should therefore be interpreted with appropriate caution. 現状、日本企業のAI導入率は諸外国に比べ低水準にあり、特に中小企業の遅れや経営層のコミットメント不足、データ・人材・組織の「三つの不足」が深刻な障壁として指摘されています。 日本政府が「知的財産推進計画2025」で掲げた、国内企業のAI利活用率を実質100％に引き上げるという野心的な国家戦略は、「AI法」の制定による法的枠組みの整備や、カタログ型補助金による導入支援、さらに行政自らが生成AIを活用する「プロジェクト源内」などの施策を展開しています。単なるツールの普及に留まらず、AIを社会インフラとして定着させる「IPトランスフォーメーション」の成否が、日本の将来の競争力を左右することを強調していて、目標達成には、官民が一体となったマインドセットの変革と、失敗を許容しつつ段階的に進める実効性のあるアプローチが不可欠であると結論付けています。 生成AIに、「日本企業のAI利活用率を概ね100％まで高める」について深堀分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Raising the AI Utilization Rate of Japanese Companies to Nearly 100% At present, the rate of AI adoption among Japanese companies remains low compared with other countries. In particular, delays among small and medium-sized enterprises, insufficient commitment from top management, and the so-called “three shortages” of data, human resources, and organizational readiness have been identified as serious barriers. In response, the Japanese government has set forth an ambitious national strategy in the Intellectual Property Promotion Plan 2025 to raise the effective AI utilization rate of domestic companies to nearly 100%. To this end, it is advancing a range of measures, including the establishment of a legal framework through the enactment of the “AI Act,” support for adoption via catalog-type subsidy programs, and initiatives such as “Project GENNAI,” under which government agencies themselves actively use generative AI. Going beyond the mere dissemination of tools, the strategy emphasizes that the success or failure of establishing AI as a form of social infrastructure—an “IP Transformation”—will determine Japan’s future competitiveness. It concludes that achieving this goal requires a fundamental shift in mindset through close public-private collaboration, as well as practical, phased approaches that tolerate failure while steadily moving forward. Generative AI was tasked with conducting an in-depth analysis of the theme “Raising the AI utilization rate of Japanese companies to nearly 100%.” The results were further converted into infographics and presentation slides using NotebookLM. Please note that the findings and analyses produced by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials. 2026年1月23日に開催された「日米欧・権利行使を見据えた分割出願・継続出願の戦略的活用」リアルセミナーを受講しました。 非常に中身の濃い充実したセミナーでした。特に、欧州への特許出願ではドイツへの出願の重要性を再認識しました。 生成AIに、ドイツおよび欧州の特許制度、権利化実務、訴訟実務を、法制度の根幹から実務の微細な運用に至るまで比較分析させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 日米欧・権利行使を見据えた分割出願・継続出願の戦略的活用【1/23開催リアルセミナー】 https://chizai-jj-lab.com/2025/11/07/20260123/ Patent Systems, Prosecution Practice, and Litigation Practice in Germany and Europe On January 23, 2026, I attended an in-person seminar titled “Strategic Use of Divisional and Continuation Applications with an Eye Toward Enforcement in Japan, the U.S., and Europe.” It was an exceptionally substantive and highly informative seminar. In particular, it reaffirmed the critical importance of filing patent applications in Germany when seeking patent protection in Europe. Using generative AI, I conducted a comparative analysis of the patent systems, prosecution practices, and litigation practices in Germany and Europe, ranging from the fundamental legal frameworks to the finer details of day-to-day practical operation. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM. Please note that the research and analysis conducted by the generative AI are based solely on publicly available information. Accordingly, they do not necessarily reflect actual practice in all cases and may include inaccuracies. Readers are advised to review the content with this understanding in mind. 2026年1月21日、Clarivateが「Top 100グローバル・イノベーター 2026」を発表しました。業界の未来を形づくる高いインパクトを持つ発明を継続的に生み出す組織を称えるものとして過去15年間、毎年発表されています。今年、日本企業は32社選出され、世界トップを維持したという事です。 この発表を評価するときに、「業界の未来を形づくる高いインパクトを持つ発明を継続的に生み出す組織」だけがイノベーションを起こしているわけではないということも考えなくてはいけないことですが、多くの企業が選出されていることは喜ばしいことです。 生成AIに、「Top 100グローバル・イノベーター 2026」の内容を詳細に調べ、過去からのトレンドも踏まえて考察させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 January 22, 2026 日本企業は32社選出で世界トップを維持 クラリベイト、Top100グローバル・イノベーター2026を発表 https://clarivate.com/ja/news/clarivate-reveals-top-100-global-innovators-2026/ Clarivate Announces the “Top 100 Global Innovators 2026” On January 21, 2026, Clarivate announced the Top 100 Global Innovators 2026. This annual recognition, published for the past 15 years, honors organizations that consistently produce high-impact inventions that shape the future of their industries. This year, 32 Japanese companies were selected, allowing Japan to maintain its position at the top globally. When evaluating this announcement, it is also important to keep in mind that innovation is not driven solely by organizations that continuously generate “high-impact inventions shaping the future of the industry.” Nevertheless, it is encouraging to see that so many companies have been selected. I asked generative AI to conduct a detailed review of the Top 100 Global Innovators 2026, incorporating an analysis of historical trends as well. In addition, the results were converted into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, so please review the content with this understanding in mind. 2025年12月17日、Google DeepMindの研究チームは、プロンプトを単に2回繰り返して入力するだけで、大規模言語モデルの回答精度が大幅に向上するという画期的な手法を報告しました。特に情報の検索や抽出、分類といったタスクで劇的な改善が見られ、一部のテストでは正答率が21%から97%へ跳ね上がるなど圧倒的な成果を収めました。 一方で、「Chain-of-Thought（思考の連鎖）」を用いる複雑な推論タスクでは、ほとんど変化なし（5勝1敗22引き分け）という結果に終わりました。モデルが内部ですでに情報の反復を行っているためとのことです。 この手法について、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 『LLMは「同じ質問を2回」入力すると精度が上がる──Google研究者ら、プロンプト反復の効果を短報で報告 https://ledge.ai/articles/prompt_repetition_improves_llm_accuracy Accuracy Improves When the Same Question Is Entered Twice On December 17, 2025, a research team at Google DeepMind reported a groundbreaking method showing that simply repeating the same prompt twice can significantly improve the response accuracy of large language models. Dramatic improvements were observed particularly in tasks such as information retrieval, extraction, and classification. In some tests, accuracy surged from 21% to 97%, demonstrating overwhelming performance gains. By contrast, for complex reasoning tasks that rely on Chain-of-Thought prompting, the results showed almost no improvement (5 wins, 1 loss, and 22 draws). This is believed to be because the models already perform internal repetition of information during their reasoning processes. I asked generative AI to investigate this method in detail. Furthermore, the results were transformed into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and readers are advised to interpret the content with this in mind. パテント・インテグレーション株式会社が提供する特許読解支援AIアシスタント「Summaria（サマリア）」で、処理をおこなう際、Open AI, Claude, Gemini からAI モデルを自由に選択できるようになり、OpenAI GPT 5. 2, Opus 4. 5 thinking, Gemini 3.0 Pro など最新のAIモデルも選択できるようになりました。 この機会にサマリアの最新機能について、生成AIに調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Summaria（サマリア） https://patent-i.com/summaria/ Latest Features of Summaria With the patent-reading support AI assistant “Summaria” provided by Patent Integration Inc., users can now freely choose the AI model used for processing from OpenAI, Claude, and Gemini. As a result, the latest AI models—such as OpenAI GPT-5.2, Opus 4.5 Thinking, and Gemini 3.0 Pro—are now available for selection. Taking this opportunity, we asked generative AI to research and analyze Summaria’s latest features. Furthermore, the results were turned into infographics and slide materials using NotebookLM. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies. Please review the information with this in mind. NECは、2026年1月19日、蓄積された知的財産業務のノウハウと最先端AI技術を駆使し、知的財産に関する戦略立案・創造・保護・活用など、幅広い知的財産業務のDXを推進し、企業の知的財産部門における業務効率化および高度化を支援する「知財DX事業」を開始することを発表しました。 第一弾として、NEC独自のAIを活用したSaaS型の業務効率化ツールとコンサルティングサービスの提供を2026年4月から開始し、2030年度末までに売上30億円を目指すということです。 このNECの発表内容について生成AIに深堀りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 NEC、知的財産業務の効率化と高度化を支援する知財DX事業を開始 https://jpn.nec.com/press/202601/20260119_01.html NECが知財AI開発で実現した「最大94%効率化」。特許調査は22時間から3時間へ https://www.businessinsider.jp/article/2601-nec-ai-intellectual-property-efficiency/ NECが知財コンサル事業に本格参入、独自AI技術と4万件超の特許実績で「知財DX」を支援 https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/2079081.html NEC Launches an Intellectual Property DX Business On January 19, 2026, NEC announced the launch of its “Intellectual Property DX Business,” which leverages the company’s accumulated know-how in intellectual property operations together with cutting-edge AI technologies. Through this initiative, NEC aims to promote the digital transformation (DX) of a wide range of intellectual property activities—such as strategy formulation, creation, protection, and utilization—and to support both greater efficiency and higher sophistication in the operations of corporate intellectual property departments. As the first phase, NEC plans to begin offering, from April 2026, a SaaS-based operational efficiency tool powered by NEC’s proprietary AI, along with consulting services. The company has set a target of achieving sales of 3 billion yen by the end of fiscal year 2030. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of NEC’s announcement, and further used NotebookLM to turn the results into infographics and presentation materials. Please note that the research and analysis produced by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies, so please review them with this in mind. 世界のテクノロジー市場は、生成AIから現実世界で自律行動するフィジカルAIへと主戦場を移しています。 かつてのロボット大国である日本は、精密部品や製造技術に強みを持つ一方で、AI開発への投資規模や特許競争力において米中に大きく引き離されているのが現状です。特に中国は特許出願数で圧倒的な勢いを見せており、日本は「脳」にあたるAIソフト面での遅れから、付加価値の低い「部品屋」に転落するリスクに直面しています。 日本が生き残るためにはどうすれば良いのか、生成AIに、現状と処方箋を調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 ［新連載］フィジカルAI特許総合力ランキング、百度など中国勢がトップ3独占 https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00836/011500001/ 日本のAI大惨敗！最後の砦、フィジカルAIも危ない…世界地図から消滅していく「日本の頭脳」全て「経産省の産業政策」の責任 https://mag.minkabu.jp/politics-economy/38782/ フィジカルAIの勃興で懸念される産業機械メーカーの｢下請け化｣､エヌビディア支配が強まる中で日本メーカーは存在感を失う可能性がある https://toyokeizai.net/articles/-/929173 From Generative AI to Physical AI Acting Autonomously in the Real World The global technology market is shifting its main battleground from generative AI to physical AI that can act autonomously in the real world. Although Japan was once known as a global robotics powerhouse, and continues to possess strengths in precision components and manufacturing technologies, it has fallen far behind the United States and China in terms of the scale of investment in AI development and competitiveness in patent filings. China, in particular, is demonstrating overwhelming momentum in the number of patent applications. As a result, Japan faces the risk of being relegated to a low–value-added “parts supplier,” lagging in the AI software domain—the “brain” of next-generation systems. To explore how Japan can survive and remain competitive, I tasked generative AI with investigating the current situation and possible prescriptions. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not fully reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials. 2026年1月20日、株式会社LifePromptは、公式noteにて、2026年1月実施の大学入学共通テストを最新AIに受験させた検証レポートを公開しました。 GPT-5.2 Thinkingが主要15科目中9科目で満点を獲得し、得点率97%という「超越的知能」を実証したことが報告されています。一方で、全AIに共通する弱点として、小説における「感情の機微」の理解や、図解と文章を紐付ける「視覚的論理」の欠如が浮き彫りになっています。 生成AIに、この内容と影響を調査させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 【満点9科目！】共通テスト2026を最新版AIに解かせてみた（Chatgpt、Gemini、Claude） 株式会社LifePrompt 2026年1月20日 https://note.com/lifeprompt/n/nb87edfb2e7ca#1df41a92-639e-42aa-af5b-26e376dabe82 2026年大学入学共通テスト、ChatGPTが「数学1A」「数学2BC」「化学」「情報I」など9科目で満点を獲得。合計点でもGeminiやClaudeに勝利。国語の小説で感情の機微が理解できないなど弱点も明らかに 2026年1月20日 https://news.denfaminicogamer.jp/news/260120g ChatGPT Achieves Perfect Scores in 9 Subjects on the 2026 National Center Test for University Admissions On January 20, 2026, LifePrompt, Inc. published a verification report on its official note platform, in which the latest AI models were tested on the National Center Test for University Admissions administered in January 2026. According to the report, GPT-5.2 Thinking achieved perfect scores in 9 out of 15 major subjects, demonstrating a score rate of 97% and thereby exhibiting what the report describes as “transcendent intelligence.” At the same time, the study highlights weaknesses common to all AI models, including difficulties in understanding the subtle nuances of human emotion in literary works, as well as a lack of visual reasoning ability needed to link diagrams with corresponding textual explanations. Generative AI was tasked with investigating the content of this report and its broader implications. The results were further transformed into infographics and presentation slides using NotebookLM. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions. They may also contain inaccuracies, and should therefore be consulted with due caution. 1月19日特許庁ホームページに新着情報が掲載されました。 「「除くクレーム」とする補正について」を更新しました その内容をみると、下記のような内容でした。 『「除くクレーム」とする補正がなされた案件について、ユーザーの皆様からは、適切な審査を求める声を多く頂いております。これを踏まえて、特許庁では、審査の適正化を図り、審査の質の向上に努めているところです。 また、第18回 審査基準専門委員会ワーキンググループにおいて、「除くクレーム」とする補正がなされた場合の考え方について審議され、審査基準の明確化が検討されています。 （2026年1月に追記しました。）』 出来るだけ早く実現してほしいものです。 第18回 審査基準専門委員会ワーキンググループの検討内容をNotebookLMにまとめさせました。また、「知財実務オンライン」での指摘や「そーとく日記」における論考との関係を生成AIに整理させました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 特許庁ホームページ https://www.jpo.go.jp/ Clarification of Examination Guidelines for “Disclaimer Claims” Under Consideration On January 19, new information was posted on the Japan Patent Office (JPO) website. The page titled “Regarding Amendments in the Form of ‘Disclaimer Claims’” was updated. According to the update, the content was as follows: “With respect to cases in which amendments in the form of ‘disclaimer claims’ have been made, we have received many requests from users calling for appropriate examination. In response, the Japan Patent Office is working to ensure the appropriateness of examinations and to improve the quality of examination. In addition, at the 18th Meeting of the Examination Guidelines Expert Committee Working Group, discussions were held on the approach to cases involving amendments in the form of ‘disclaimer claims,’ and clarification of the examination guidelines is currently under consideration. (Added in January 2026.)” I hope that this will be implemented as soon as possible. I have summarized the deliberations of the 18th Examination Guidelines Expert Committee Working Group using NotebookLM. In addition, I had generative AI organize the relationship between the points raised on Chizai Jitsumu Online and the discussions presented in Sōtoku Diary. Please note that the investigation and analysis conducted using generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please bear this in mind when referring to the summary. 島津製作所知財部の生成AIプロンプトドリブン改革について、改めて紹介する必要はないようにも思いますが、まだまだ知らない方がいるようなので、この素晴らしい取り組みについて取り上げました。 詳しくは、阿久津部長の話が直接無料で視聴できる２つのアーカイブ動画、生成AIのDeep Researchによる調査結果・まとめをご覧ください。なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 （第267回）知財実務オンライン：「 知財実務における生成AIプロンプトドリブン改革」（ゲスト：株式会社島津製作所 知的財産部 部長 阿久津 好二） - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=hZCcdHl_19g 島津知財における生成AIプロンプトドリブン改革【阿久津 好二 先生】【サマリアウェビナー】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=mfg7m9-K87Q Shimadzu Corporation IP Department’s Generative AI Prompt-Driven Transformation The generative AI prompt-driven transformation undertaken by the Intellectual Property Department of Shimadzu Corporation may seem to need no further introduction. However, as there still appear to be many people who are not yet familiar with it, we have chosen to highlight this outstanding initiative once again. For details, please refer to the two archived videos in which Director Akutsu speaks directly and can be viewed free of charge, as well as the research findings and summaries produced through generative AI–based deep research. Please note that the investigations and analyses conducted using generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect the actual situation; they may also contain inaccuracies. We ask that you keep this in mind when reviewing the materials. 2026年1月16日に、Patentfield AIRの利用可能生成AIモデルに、昨年12月にリリースされた以下の最新モデルが新たに追加され利用可能になりました。 ・Open AI 「gpt-5.2-2025-12-11」 ・Google 「gemini-3-flash-preview」 このAIを活用した特許検索・分析プラットフォームPatentfieldと、生成AI拡張機能Patentfield AIRについて、生成AIに詳しく調査・深堀りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 「gpt-5.2-2025-12-11」 は、専門的な知識業務と高度な論理推論において卓越した性能を持つモデルです。 実務的なタスク評価ベンチマーク「GDPval」において、前世代のGPT-5が38.8%に対して、GPT-5.2は70.9%と専門家レベルのスコアを記録しました。長文理解やツール利用の精度も大幅に強化されており、複雑な推論を要する処理で高い信頼性を発揮します。 Patentfield AIRにおける活用：特許明細書の正確な要約や対比、技術的な文脈を深く読み取る分類・スクリーニング、図面を含む複合的な調査など、高度な推論が必要なタスクに適しているといえます。 「gemini-3-flash-preview」は、Gemini 3 Pro並みの推論能力と、Gemini 3 Flashならではの低遅延、高効率、低コストを兼ね備えたモデルです。GPQA Diamond（90.4%）や Humanity’s Last Exam（ツール未使用で 33.7%）といった博士号レベルの推論や知識に関するベンチマークでも高いパフォーマンスを示しています。 Patentfield AIRにおける活用：大規模な特許データの高速スクリーニング、リアルタイムでの分類や要約、図面を含む大量の明細書解析など、スピードとコスト効率、そして高い推論精度が同時に求められるタスクに最適です。 Patentfield AIR: Multiple Latest Generative AI Models Now Available On January 16, 2026, the following latest models released in December last year were newly added to the generative AI models available on Patentfield AIR and became usable:
Please note that the research and analysis conducted using generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect the actual situation. They may also contain inaccuracies; therefore, please review and use them with this understanding in mind. 2026年1月15日に配信された「知財実務オンライン」第269回（約1時間54分）は補正実務・除くクレーム・傘理論という、近年の実務で再び注目を集めるテーマを真正面から扱った回でした。
ゲストは、元特許庁審査官・審判官というバックグラウンドを持つ柴田 和雄 弁理士（弁理士法人英知国際特許商標事務所 技術部長）で、日本・欧州・米国の補正実務を横断的（水平）かつ歴史的（垂直）に俯瞰しながら、「除くクレームは本当にそんなに自由でいいのか？」という問いを投げかけました。 本来は例外的であるはずの除くクレームが“常套手段”化している日本の現状は、欧州（EPO）・米国（USPTO）と異なる方向に進んでいるようです。今回の講義は、この現状を条文・判例・国際比較・歴史的経緯から整理した、極めて示唆に富む内容でした。 アーカイブ動画だと何度も聞き返すことができ、今回は講義資料もダウンロードできましたので、非常に良い勉強になりました。 （第269回）知財実務オンライン：「 傘理論も復活した！しかし、除くクレームはそんなに自由でいいのか？～補正実務の水平的垂直的俯瞰～」（ゲスト：弁理士法人英知国際特許商標事務所 技術部長 柴田 和雄） - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=nsDZxujMcak Are Disclaimers Really Allowed Such Broad Freedom? The 269th session of IP Practice Online, streamed on January 15, 2026 (approximately 1 hour and 54 minutes), squarely addressed topics that have once again come under close scrutiny in recent patent practice: amendment practice, disclaimers, and the umbrella theory. The guest speaker was Kazuo Shibata, a patent attorney with a background as a former examiner and appeal examiner at the Japan Patent Office, and currently Technical Director at Eichii International Patent & Trademark Office. Drawing on a cross-jurisdictional (horizontal) and historical (vertical) overview of amendment practice in Japan, Europe, and the United States, he posed a fundamental question: “Are disclaimers really permitted such a degree of freedom?” In principle, disclaimers are intended to function as an exceptional claim-drafting and amendment technique. However, in current Japanese practice, disclaimers have effectively become a standard or routine measure, a development that appears to diverge from the approaches taken in Europe (EPO) and the United States (USPTO). This lecture was highly insightful, systematically organizing the current state of practice through statutory provisions, case law, international comparison, and the historical evolution of examination practice. Because the lecture was available as an archived video, allowing repeated review, and because the lecture materials were also downloadable, it proved to be an extremely valuable learning experience. 高石秀樹パートナー弁護士・弁理士（中村合同特許法律事務所）が執筆された”ベンチャー企業の知財戦略”が、日本ベンチャー学会会報２０２５年１２月号に掲載されました。 リソースの限られたベンチャー企業における知財戦略の重要性と、具体的な権利化の手法について解説されています。 特に、一つの出願に多くの発明を盛り込み、後の事業転換に合わせて権利を分割する「分割出願」の動的活用が、コスト抑制と柔軟な経営を両立させる手段として提唱されています。また、スタートアップが成長を加速させるためには、知財を法務上の守りだけでなく、資金調達や市場競争を勝ち抜くための経営武器として戦略的に位置づける必要があると結論付けています。 この高石弁護士の考え方について生成AIに調査・深堀りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 ベンチャー企業の知財戦略 https://www.nakapat.gr.jp/wp-content/uploads/2026/01/%E6%97%A5%E6%9C%AC%E3%83%99%E3%83%B3%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%BC%E5%AD%A6%E4%BC%9A%E3%80%80%E4%BC%9A%E5%A0%B1%EF%BC%92%EF%BC%90%EF%BC%92%EF%BC%95%E5%B9%B4%EF%BC%91%EF%BC%92%E6%9C%88%E5%8F%B7.pdf Intellectual Property Strategy for Venture Companies An article titled “Intellectual Property Strategy for Venture Companies,” written by Partner Attorney-at-Law and Patent Attorney Hideki Takaishi (Nakamura & Partners), was published in the December 2025 issue of the Japan Venture Society Newsletter. The article explains the importance of intellectual property (IP) strategy for resource-constrained venture companies and outlines concrete methods for securing IP rights. In particular, it advocates the dynamic use of divisional applications, in which multiple inventions are initially included in a single patent application and later divided in line with subsequent business pivots. This approach is presented as an effective means of balancing cost control with managerial flexibility. The article further concludes that, for startups to accelerate growth, IP should be strategically positioned not merely as a legal defensive tool, but as a management weapon to support fundraising and to win in market competition. I asked generative AI to research and further explore Attorney Takaishi’s perspectives, and then used NotebookLM to convert the results into infographics and slide materials. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and may not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to keep this in mind when referring to the materials. 日経クロストレンド2026年1月8日付「打倒、王者「花王クイックル」 エリエールの奇策に新顧客が飛び付く」を興味深く読みました。長年市場を独占してきた花王が化学的アプローチで機能を細分化する一方、大王製紙はおむつ技術を転用した「ドライ・ウエット一体型シート」という物理的構造で「掃除プロセスの統合」を提案し、成熟したコモディティ市場において後発企業がいかにして知財と技術資産を活用し、絶対王者に挑むかというビジネスモデルのケーススタディになっています。 この内容について、生成AIに調査・深堀りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 打倒、王者「花王クイックル」 エリエールの奇策に新顧客が飛び付く 2026年01月08日 https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/01790/?n_cid=nbpnxr_voicyed Leveraging Intellectual Property and Technological Assets by Late Entrants in a Mature Commodity Market I read with great interest the Nikkei Cross Trend article dated January 8, 2026, “Toppling the Champion ‘Kao Quickle’: New Customers Flock to Elleair’s Bold Strategy.” While Kao, which has long dominated the market, has pursued a chemical approach by finely segmenting product functions, Daio Paper proposes an “integration of the cleaning process” through a physical structure—the “dry-and-wet integrated sheet”—by repurposing diaper technology. This serves as a compelling case study of a business model showing how a late entrant can leverage intellectual property and technological assets to challenge an absolute market leader in a mature commodity market. To further explore this topic, I had generative AI conduct research and in-depth analysis. I then used NotebookLM to convert the results into infographics and presentation slides. Please note that the research and analysis generated by AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Readers are advised to take this into account when referring to the materials. DeNAの永田浩矢氏の「育てるほど楽になる AI 開発体制を作っている話」を興味深く読みました。 DeNAの「AI駆動（AI-Driven）」開発モデルは、従来のAI支援を越え、AIを「育成対象のジュニアエンジニア」と位置づけ、プロジェクト固有の文脈を学習させることで、開発が進むほど工数が削減される「再帰的コンテキスト最適化」のモデルを提示しています。 また、「AI All-In」という経営戦略の下、人間はコードの書き手から「知性の設計者（コンテキスト・アーキテクト）」へと役割をシフトさせることが強調されています。 さらに、自動レビューやナレッジ循環の自動化により、レビュー工数の大幅な削減と品質の標準化を同時に実現する具体的なワークフローが紹介されています。 この内容について、生成AIに調査・深堀りさせました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 2026.01.06 育てるほど楽になる AI 開発体制を作っている話 https://engineering.dena.com/blog/2026/01/ai-driven-develop/ “The More You Train It, the Easier It Gets” I read with great interest Koya Nagata’s piece, “Building an AI Development Organization That Gets Easier the More You Train It,” from DeNA. DeNA’s AI-driven development model goes beyond conventional AI assistance. It positions AI as a “junior engineer to be trained,” and by teaching it project-specific context, presents a model of recursive context optimization in which development effort decreases as the project progresses. Under the management strategy of “AI All-In,” the company emphasizes a shift in human roles—from code writers to “designers of intelligence (context architects).” The article also introduces concrete workflows that simultaneously achieve a significant reduction in review effort and the standardization of quality through automated reviews and automated knowledge circulation. Based on this content, I asked generative AI to conduct further research and deeper analysis, and then used NotebookLM to turn the results into infographics and slide materials. Please note that the research and analysis conducted by generative AI are based solely on publicly available information and do not necessarily reflect actual conditions; they may also contain inaccuracies. Please review them with this in mind. Patsnapは2026年1月12日、業界初となる特許実務特化型ベンチマーク「PatentBench」を発表しました。AIの精度を数値で保証する「定量的アプローチ」を採用し、同ベンチマークにおいてPatsnap Eurekaが汎用生成AIモデルより正確にX文献を特定できること、すなわち先行技術文献を「より正確に、より漏れなく」発見できる能力を備えていることを示しています。 一方、リーガルテック株式会社は2025年12月18日、TokkyoAi（MyTokkyo.Ai）のDeep Research機能を発表しました。複数のAIが連携するディープエージェント方式を採用し、特許調査から明細書ドラフト作成までを自律的に遂行できる点が特徴です。従来のブラックボックス型AIとは異なり、思考プロセスを可視化する「Glass Box AI」を導入することで、知財実務における信頼性と透明性を確保していいます。 いずれも生成AIエージェントを活用した新たなツールといえます。 この２社の取り組みについて、生成AIに深堀させました。さらに、結果をNotebookLMでインフォグラフィック、スライド資料にさせました。 なお、生成AIによる調査・分析結果は、公開された情報からだけの分析であり、必ずしも実情を示したものではないこと、誤った情報も含まれていることについてはご留意されたうえで、ご参照ください。 Comparison of Patsnap Eureka and Tokkyo.Ai On January 12, 2026, Patsnap announced PatentBench, the industry’s first benchmark specialized for patent practice. By adopting a “quantitative approach” that numerically guarantees AI accuracy, the benchmark demonstrates that Patsnap Eureka can identify X documents more accurately than general-purpose generative AI models—that is, it has the capability to discover prior art documents “more accurately and more comprehensively.” Meanwhile, on December 18, 2025, LegalTech Co., Ltd. announced the Deep Research feature of TokkyoAi (MyTokkyo.Ai). This solution adopts a deep-agent architecture in which multiple AI agents collaborate, enabling autonomous execution of tasks ranging from patent searches to drafting patent specifications. Unlike conventional black-box AI, it introduces a “Glass Box AI” that visualizes the reasoning process, thereby ensuring reliability and transparency in intellectual property practice. Both can be regarded as new tools that leverage generative AI agents. I asked generative AI to conduct an in-depth analysis of these two companies’ initiatives, and further had the results turned into infographics and presentation slides using NotebookLM. Please note that the investigations and analyses conducted by generative AI are based solely on publicly available information and therefore may not necessarily reflect actual circumstances; they may also contain inaccuracies. Please review the content with this understanding in mind. |
著者萬秀憲 アーカイブ
January 2026
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